1. Korkearesoluutioiset kuvat: 2 megapikselin kameramoduuli voi kaapata kuvia 1600 x 1200 pikselin resoluutiolla, mikä tarjoaa korkealaatuisia kuvia projektiisi. Tämä tekee siitä ihanteellisen selkeitä ja teräviä kuvia vaativiin sovelluksiin, kuten valvontajärjestelmiin ja robotiikkaan.
2. Parannetut zoomausominaisuudet: Korkearesoluutioisen sensorin ansiosta 2 megapikselin kameramoduuli voi tarjota paremmat zoomausominaisuudet, jolloin voit zoomata tiettyihin kiinnostaviin alueisiin kuvanlaatua menettämättä. Tämä tekee siitä ihanteellisen sovelluksiin, jotka vaativat yksityiskohtaisia kuvia tietystä alueesta, kuten teollisiin tarkastusjärjestelmiin.
3. Suorituskyky heikossa valaistuksessa: Monissa 2 megapikselin kameramoduuleissa on edistyneitä ominaisuuksia, jotka auttavat parantamaan suorituskykyä heikossa valaistuksessa. Tämä tarkoittaa, että kamerasi pystyy ottamaan selkeitä ja teräviä kuvia, vaikka valaistusolosuhteet eivät ole ihanteelliset. Tämä ominaisuus on tärkeä sovelluksille, kuten turvajärjestelmille ja pimeänäkölaitteille.
4. Koko ja hinta: 2 megapikselin kameramoduulit ovat kooltaan pieniä ja edullisia, joten ne sopivat ihanteellisesti kulutuselektroniikkaan, kuten älypuhelimiin ja tabletteihin. Korkearesoluutioisella kameramoduulilla käyttäjät voivat ottaa korkealaatuisia valokuvia ja videoita ilman paljon rahaa.
Jos etsit korkealaatuista kameramoduulia projektiisi, 2Mega Pixel Camera Module on edullinen ja luotettava vaihtoehto. Sen korkearesoluutioinen sensori, parannetut zoomausominaisuudet, suorituskyky heikossa valaistuksessa ja pieni koko tekevät siitä ihanteellisen monenlaisiin sovelluksiin.
Shenzhen V-Vision Technology Co., Ltd.:ssä olemme erikoistuneet korkealaatuisten kameramoduulien, mukaan lukien 2 megapikselin kameramoduulien, tuotantoon. Tuotteemme ovat tunnettuja luotettavuudestaan, kohtuuhintaisuudestaan ja suorituskyvystään. Jos sinulla on kysyttävää tuotteistamme tai palveluistamme, vieraile verkkosivuillamme osoitteessahttps://www.vvision-tech.comtai ota yhteyttä osoitteeseenvision@visiontcl.com.
1. L. Lu, et ai. (2019). Mukautuva monikehysten superresoluutiomenetelmä HEVC-koodatulle videolle. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 29(7), 2000-2013.
2. J. Park, et ai. (2018). Syväoppimiseen perustuva objektintunnistus YOLOv2:n avulla reaaliaikaisiin sovelluksiin. IEEE Access, 6, 73837-73845.
3. S. Kim, et ai. (2017). Reaaliaikainen videoobjektien segmentointialgoritmi, joka perustuu optiseen virtaukseen ja spatiaalisesti mukautuvaan binaarifuusion. Sensors, 17(7), 1531.
4. M. Li, et ai. (2016). Vankka visuaalinen seuranta satunnaisella saniaisiin perustuvalla dynaamisella luokitinvalinnalla. Journal of Electronic Imaging, 25(1), 013024.
5. R. Lang, et ai. (2015). Reaaliaikainen asennon arvio visuaalista palvelua varten käyttämällä moniytimistä sulautettua alustaa. Journal of Field Robotics, 32(4), 587-607.
6. J. Wang, et ai. (2014). Tehokas ei-negatiivisen matriisifaktorisoinnin laskenta kasvojentunnistukseen. Journal of Electronic Imaging, 23(3), 033016.
7. K. Zhang, et ai. (2013). Tutkimus kasvojentunnistuksen viimeaikaisista edistysaskeleista. Journal of the Franklin Institute, 350(4), 643-668.
8. Y. Liu, et ai. (2012). Hiukkassuodattimiin ja Kalman-suodattimiin perustuva monikameraseurantajärjestelmä. Sensors, 12(9), 11403-11424.
9. H. Kim, et ai. (2011). Reaaliaikainen kasvojentunnistus- ja tunnistusjärjestelmä sulautetuille alustoille. Journal of Electronic Imaging, 20(3), 033013.
10. X. Xu, et ai. (2010). Vankka jalankulkijoiden tunnistus ja seuranta videovalvonnassa. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 20(5), 740-745.
